Команда Amazon Strands Agents представила Strands Decider 2B — модель, которая оценивает варианты решения вместо генерации текста. Как сообщает IT Home, код опубликован на GitHub, веса доступны на Hugging Face, а запустить модель можно локально на CPU или GPU.
В основе Strands Decider 2B лежит предварительно обученная Qwen3.5-2B. Её часть, отвечающую за генерацию текста, заменили небольшим модулем для оценки вариантов — в нём чуть больше миллиона параметров. Основную часть модели донастроили с помощью адаптера LoRA ранга 16.
По данным IT Home, на открытом наборе задач JevBench модель заняла третье место в классе 2B и опередила всех участников сравнения с числом параметров не более 2 млрд. Издание также приводит медианное время принятия решения при локальном запуске — 113 мс; для небольших задач на GeForce RTX 3090 указаны отдельно 153 мс. Условия, в которых получены общие 113 мс, в сообщении не уточняются.
Источник: IT Home.
